全面放弃GPU方案
背景
在我的原设计路线里，流程拉起时会优先申请GPU竞价实例，在广州区域GPU资源（T4、A10、A100）售罄时，再fallback到CPU实例。
GPU方案的优势非常明显：使用Parabricks加速后，单个10GB数据量的WES样本分析时间可以压缩到30分钟左右。但问题在于——GPU资源真的太难抢到了。
监控数据
为了摸清GPU资源的实际可用情况，我让Hermes搭建了一套监控系统：
- 监控频率：每小时一次
- 监控范围：所有腾讯云区域的T4、A10、A100竞价实例
- 通知机制：广州区域有货时即时通知 + 每日10点发送前日统计报告
经过一段时间的观察，统计结果如下：
| 区域 | T4 | A10 | A100 |
|---|---|---|---|
| 广州 | 几乎无货 | 几乎无货 | 几乎无货 |
| 上海 | 偶尔有货 | 罕见 | 罕见 |
| 北京 | 偶尔有货 | 罕见 | 罕见 |
核心问题：资源可用性完全无法预测。用户提交任务时，系统无法给出明确的预期完成时间——可能30分钟搞定，也可能根本抢不到GPU而fallback到CPU耗时3小时。
这种不确定性对于产品化来说是致命的。
决策：全面放弃GPU
综合考虑后，我做出了一个艰难的决定：完全放弃GPU方案。
放弃的原因
- 资源不可预测：GPU竞价实例的可用性完全无法预判
- 用户体验差：任务完成时间波动巨大，无法给用户明确预期
- 调度逻辑复杂：需要维护GPU和CPU两套镜像、两套流程
- 成本未必更低：GPU实例虽然单价高，但抢不到的时候CPU实例也在空转等待
放弃后的收益
- 镜像体积更小：无需包含NVIDIA驱动和CUDA环境，镜像体积显著降低
- 调度流程简化：无需GPU资源探测和fallback逻辑
- 时间可预期：用户提交任务后可以给出明确的完成时间
- 成本更低：CPU竞价实例价格稳定且便宜
CPU方案的优化方向
全面转向CPU后，需要对现有流程进行深度优化。
当前性能基准
| 样本类型 | 数据量 | 实例规格 | 分析时间 |
|---|---|---|---|
| WES | 10GB | 32C64G CPU | ~3小时 |
目标是将分析时间压缩到2.5小时以内。
优化方向
- 多线程并行：BWA、GATK等工具的线程参数调优
- IO优化：使用更高性能的云硬盘（增强型SSD）
- 流程精简：去除不必要的中间文件，减少磁盘IO
- 内存调优：Java堆内存设置，避免频繁GC
成本对比（预估）
| 方案 | 单样本成本 | 时间 | 优势 |
|---|---|---|---|
| GPU (T4) | ¥X | 30分钟 | 极速 |
| CPU (32C64G) | ¥Y < X | 3小时 | 稳定、可预期 |
虽然时间翻了几倍，但CPU方案的成本更低。关键在于如何把这个实惠还给用户。
小结
放弃GPU是一个权衡利弊后的务实选择：
- 确定性 > 极致速度：用户更需要可预期的服务，而不是"可能很快、可能很慢"的盲盒
- 简化 > 复杂：一套镜像、一套流程，维护成本大幅降低
- 稳定 > 投机：不再依赖随时可能消失的GPU资源
当然，这不是终点。未来如果GPU资源变得稳定可预期（比如改为按需实例），都可以重新评估。但在当前条件下，CPU方案是更稳健的选择。
至于用户侧的体验，可以通过更透明的进度展示、更合理的定价来弥补时间上的劣势。毕竟，客户不会关心后台究竟在用什么技术，他们只关心效率、结果和价格。